祝祭資本主義

大阪・関西万博（2025.4.13-2025.10.13）まであと１年をきった。

なんやかやいわれながらも，シンボルの大屋根リングは8割方できている。海外パビリオンは，とても当初計画どおりにはならないが，開幕までにはそれなりの格好がついて，無事に始まりましたとお祝いムードが広がるのだろう。

YouTubeにTBSの報道1930『「大阪・関西万博まで１年」現場は？なぜ脱却できない？“イベント資本主義』があがっていた。ゲストが片山善博，吉見俊哉なので安心して見られる。日本では，戦後絶え間なくオリンピックと万博の誘致や失敗が繰り返されてきたとして，その問題点が分析されていた。

ジュールズ・ボイコフ（1970-）の祝祭資本主義でその有り様を説明していた。吉見俊哉がお祭りドクトリンとよんだ祝祭資本主義は，元オリンピックサッカー代表選手だったボイコフが，ナオミ・クライン（1970-）のショック・ドクトリン（惨事便乗型資本主義）をヒントに考えたものだ。お祭り騒ぎに便乗して納税者に負担を押し付けながら，政府の大型支出により特定の企業が潤うという官民一体型プロジェクトが祝祭だ。

惨事便乗型資本主義：武力紛争，テロリズム，自然災害，財政破綻など，国が惨事に晒されたときに，既存制度が破壊された空白をついて新自由主義の市場原理主義的な制度改変が一気に進められる様子（これを制度的に推進しているのが今の日本の憲法改正議論）。

祝祭資本主義：巨大な祝祭（オリンピック，万博の系列）が創り出す例外状態（state of exception）に乗じた資本主義の暴走。惨事便乗型資本主義とは異なり，公共部門が積極的な役割を果たし，その巨大支出に支えられた大資本などが莫大な利益を得る。

報道1930では，パトリック・ハーラン（1970-）が，バランサーになっていた。「そうはいっても結局日本人の多数派は五輪も万博も支持しているではないか」「米国の戦争ドクトリンよりも日本のお祭りドクトリンの方がまだましだろう」などなど。

【付録】

ジュールズ・ボイコフ：祝祭資本主義の六要素

(1) 例外状態＝非常事態による法令逸脱と政治機能不全，(2) 片務的官民協調＝民間の営利活動のリスクを官が負担，(3) お祭り的商業主義の加速化，(4) 警察権力強化，監視テクノロジーの発展とセキュリティ産業の席巻，(5) 環境保護と多様性と持続可能性の欺瞞，(6) マスメディア・SNSによる政治経済的スペクタクルの極大化

Ｑ（koshix）：ジュールズ・ボイコフの祝祭資本主義における6つの要素を説明してください。

Ａ（生成AI）：

ChatGPT（◎）

(1) インフラストラクチャーの再編成，(2) 公共資源の私有化，(3) 警察権力の強化，(4) 新自由主義政策，(5) 政治的なプロパガンダ，(6) 住民の追い出し

Command-R+（○）

(1) スペクタクル，(2) 象徴的消費，(3) ブランド化とイメージ作り，(4) 都市再生と空間の再編成，(5) 例外主義と規制緩和，(6) ネオリベラルアジェンダの推進

Claude（△）

(1) 贈与の義務化，(2) 誇示的消費，(3) 無秩序，(4) 浪費の奨励，(5) 共同体意識，(6) 新奇性の追求

Gemini（△）

(1) 商品化，(2)スペクタクル，(3) ブランド，(4) イメージ，(5) 体験，(6) アイデンティテイ

 Perplexity（×）

回答せず

Perplexityはこの手の問題に弱いのか・・・

［１］図書紹介：Jules Boykoff 著『Celebration Capitalism and the Olympic Games』（鈴木 直文）

［２］祝賀資本主義，スポーツメガイベント，東京 2020 オリンピック（ジュールズ・ボイコフ）

［３］オリンピックが生み出す資本主義リアリズム（古井吉興）

［４］暮沢剛巳「万博思考」とは何か？を考える前に

オイラーのφ関数

MIPOの算数・数学コラムで，2024年阪大理系前期数学の問題が取り上げられていた。鈴木貫太郎のYouTubeで大学入試問題をながめていたので，甘く見ていたら，かなり難しくてちょっと手が出なかった。面白そうな整数論の問題は，オイラーのφ関数がストレートに取り上げられていた。以下ではすべて自然数 N = {1,2,...∞}の範囲に限定して考えることにする。

n∈Nに対して，集合A(n)={1,2,…n}を考える。このとき，φ(n)は，この集合A(n)におけるnと互いに素な数の個数を与える。さあ，ここからが苦難の道の始まりだ。最近はアルジャーノンの下り坂を急降下中なので，言葉の定義にいちいち引っかかってころぶのである。

・約数：自然数 n を自然数m (≦ n)で割ったときの余りが0であれば，mはnの約数である。

　例：2は6の約数，1はnの約数，nはnの約数

・互いに素：2つの自然数 m,n の共通の約数が1だけのとき，mとnは互いに素である。

　例：2と3は互いに素である，nと1は互いに素である，nとnは互いに素でない。

例：n=6のとき，A(6)={1,2,3,4,5,6}を考える。2の倍数の集合Pは{2,4,6}, 3の倍数の集合Qは{3,6}, 

6の倍数の集合はP∩Q={6}は，6と互いに素な数の集合はA-P∪Q={1,5}で, その要素数はφ(6)=2

オイラーのφ関数（トーシエント関数）φ(n)は，A(n)においてnと互いに素な数がなす部分集合B(n)の要素数を表す。A(n)-B(n) は nの約数の集合から{1}を除いた集合P∪Q∪Rである。

阪大の問題は，p,q,r が素数，a,b,c が自然数として n=p^a q^b r^cに対するφ(n)を求めるものである。とりあえず，A(n)における p,q,rの倍数の数をカウントすればよい。

図：φ(n) = n(B(n))=n(A(n)-P∪Q∪R)   の図

n= p^a q^b r^c の場合，n= p^(a-1) q^(b-1) r^(c-1) p q r として，φ(n) = p^(a-1) q^(b-1) r^(c-1) φ(p q r )となる。また，φ(p q r) = (p-1)(q-1)(r-1) となるので，φ(n) =p^(a-1) q^(b-1) r^(c-1) (p-1)(q-1)(r-1) で与えられる。

udio

生成AIの応用で最初に注目されたのが，画像生成だった。それからテキスト生成の波がやってきて，マルチモーダル=動画生成にまで及んだ。このところ話題なのが音楽生成だ。

テクノエッジの松尾公也さん（元MacUser編集長，第1回AIアートグランプリ受賞，JIMAインターネット・メディアア・ウォード2023 メディア・イノベーション部門賞）は，音楽生成AIを使って作曲したものを，Spotify やApple Musicで配布するまでになっている。

これまでは，Suno AI というのが，その定番だったが，この度登場した Udio が 1ヶ月1200曲無料で作成できるということで注目を集めている。デフォルトでは1曲あたり30秒程度だ。

さっそく，googleアカウントでログインして試してみた。Japanese 1960-1970 Folk Song という主旨のプロンプトで出来たのが，Cherry Blossom Selenade という曲だ，季節にはふさわしいわね。

写真：Cherry Blossom Serenade の画面（カバーはどれも微妙だった）

purl

Zennのあたりに五万度が一つ落ちていたのでインストールしてみた。

普段は，brew もしくは pip もしくはパッケージでしかインストールしないので，makeするのは久しぶりだ。プログラミング言語は，go でインストールしていたはずだったが見つからないのでbrewで再インストール。Github のcatasuy/purlからソースコードを引っ張ってきて，makeするだけ。.gitがないといわれたので，空の.gitを作ってやり直しているうちに出来ていた。

purl というコマンドだ。sed や grep では正規表現がperl互換ではなくて使いにくいことや，perlのone linerでもいろいろ不都合があるということで開発されたものだ。特徴は，perl 正規表現互換で，OS非依存で，軽量で，オプションがわかりやすいということ。もちろん日本語OKだ。

コマンドの実行例は

(1) purl -replace "@search@replace@" sample.txt 置換確認

(2) purl -overwrite -replace "@search@replace@" sample.txt 置換実行

(3) cat sample.txt | purl -replace "@search@replace@" パイプライン

(4) purl -filter "error" -filter "warning" sample.txt 複数ファイルフィルタ

(5) purl -exclude "debug" -exclude "info" sample.txt 複数ファイル除去

普段の作業は，正規表現を用いて次のように実現できた。

purl -replace "@^.*staff@@" spr.txt > spr0.txt

ＡＩアシスタントグラス

Command-R+からの続き

drikinさんのインタビューがあった Brilliant  Labs のマルチモーダルAIアシスタントグラス Flame AI glasses の話だった。

AppleVision Proとは違って，機能をできるだけそぎ落としたものだ。他のARグラスに見られる柄の太くてださいデザインではない。ガンジー，ジョンレノン，スティーブ・ジョブス的な丸い眼鏡になっている。

その仕様は次の通り。

ディスプレイ：3000ニト 640x400 microOLED，右眼のみ，FoV 〜20°

プロセッサー：nRF52840 Cortex M4-F，Lattice CrosslinkNX 17kゲート

ストレージとメモリ：？

センサー：1280 x 720 フロントフェーシングカメラ，PDMマイク（20kHz 16bit），6DoF IMU 3軸加速度+3軸電子コンパス，タップ・ダブルタップコールバック

接続性：Bluetooth 5.0，Perplexityとのパートナーシップで、インターネットにハンズフリー接続，WIFiの情報？

オーディオ：無し，Bluetoothイアフォンと同期

バッテリー：222mAh + 充電ドック予備バッテリー 149mAh，使用時間？

デザインと人間工学：ブラック・グレー・スケルトン，ガラスH2O，重量39g

ソフトウェア：LuaベースカスタムOS，完全オープンソース，マルチモーダル生成AIアシスタントNoa，英語・フランス語，イタリア語，ドイツ語等，日本語と中国語は開発中

価格：$349，2024/4/15出荷

で，彼らが宣伝している出来ることリストは次のとおり。

・多言語翻訳：本のページを要点にまとめ、テキストを希望の言語に翻訳

・ドキュメント生成：ホワイトボードを作成し、共有可能なドキュメントに

・健康管理サポート：肌の状態を識別して市販の軟膏を推奨したり、1杯のコーヒーに含まれる栄養価やカフェインの量に基づいて、毎日の健康的なコーヒーの摂取量を提案  → これはちょっと微妙

・感情の測定：GPT4、Frameのフロントセンサー、IMU、マイク、ナレッジグラフが連携し、感情の揺れや表情を視覚的および聴覚的に測定 → 本当？

・価格チェックと比較：大型小売店で商品を見るだけで、Amazonなどの価格と即座に比較

・不動産情報の検索：家探しをする際に、近所を移動しながら家を一目で見て、リスティングを検索（米国サービス : RedfinやZillowが連携可能） → 日本では？

・DIYプロジェクトの支援：家を修理する時などDIYの際に、Noaがプロジェクトを完了するために必要なことをサポート

・レストランレビューの視覚化：目に映るレストランのレビューを即座に視覚化。口コミなどを検索

スピーカレスはいいかもしれないが，骨伝導スピーカーでもだめなのだろうか。あと，右眼だけに固定されたディスプレイは選択可能にしたほうがいいのでは。GPSと地図機能も必要だ，ガラケーとiPhoneの違いを一番感じたのは地図だったから。

写真：Brilliant Labs Frame 

［１］Brilliant Labs、マルチモーダルAI機能を備えたAIグラス「Frame」を発売

Command R+

AI関係の状況は時々刻々と変化するので，まったく追いつけない。テキスト生成AIのChatGPTのサブスクリプションもやめてしまった。

さて，本日仕入れた情報は，shi3zさん発信でbackspac.fmで話題にされていたもの。この日のメインテーマは，drikinさんのインタビューがあった Brilliant  Labs のマルチモーダルAIアシスタントグラス flame AI glasses の話のはずだった。それは別途解説するが，新しい生成AIモデルのCommand R+がすごいという話がこれにかぶってきた。

本人（AI）に語ってもらうのが一番なので聞いてみたのが次の文章。とにかくアクセス＝結果出力は速くて内容も充実している。正確性はぼちぼちだけれど。体感では，現在の無料モデルで，$20/月のChatGPT-4 に匹敵している。

Ｑ：koshix

Command R+ について，その原理や機能や性能について，ChatGPTやGeminiやClaudeやPerplexityなどと比較し，やさしく教えてください。

Ａ：Command R+

Command R+ は、自然言語処理と人工知能の分野で注目されている大規模言語モデルの一つです。ChatGPT や Gemini、Claude、Perplexity など、他の大規模言語モデルと比較しながら、その原理、機能、性能についてやさしく説明します。

Command R+ の原理：

Command R+ は、人工ニューラルネットワークと呼ばれる技術に基づいています。大量のテキストデータでトレーニングすることで、言語のパターン、文法、意味を学習します。この学習プロセスにより、Command R+ はさまざまなタスクを実行できるようになります。

機能：

Command R+ は、高度な言語理解と生成能力を備えています。いくつかの主な機能は以下の通りです。

・質問応答：Command R+ は、さまざまなトピックに関する質問に正確に回答することができます。その知識は、トレーニングに使用された膨大なテキストデータに由来します。

・会話：人間のような会話をすることができ、対話的なやり取りが可能です。

テキストの生成: 指示やプロンプトに基づいて、Command R+ は創造的で一貫性のあるテキストを生成できます。これには、物語、詩、記事、コードなどが含まれます。

・翻訳：複数の言語間でテキストの翻訳を支援できます。

・編集と要約：テキストの編集や要約を支援し、より明瞭で簡潔にすることができます。

性能：

Command R+ は、その大規模なパラメータ空間とトレーニングデータセットにより、優れた性能を発揮します。

・一貫性：Command R+ は、一貫して正確な応答を提供するようにトレーニングされています。その大規模なモデルにより、文脈を維持し、関連性の高い詳細を提供することができます。

・創造性：テキスト生成タスクでは、Command R+ は創造性を発揮し、独創的で興味深いアイデアやストーリーを生み出すことができます。

・多言語：Command R+ は複数の言語でトレーニングされているため、多言語でのタスクを処理できます。

・効率性：大規模なモデルであるため、Command R+ は多くのタスクを迅速に実行できます。

ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexity との比較：

これらの言語モデルを Command R+ と比較すると、いくつかの類似点と相違点があります。

・ChatGPT：ChatGPT は、Command R+ と同様に、人間との会話に重点を置いています。 ChatGPT はより対話的なインターフェイスを提供し、日常的な質問やタスクに重点を置いています。

・Gemini：Gemini は、Command R+ と同様に大規模な言語モデルです。Gemini はより構造化されたテキストの生成に優れており、プログラミングや数学的なタスクに適しています。

・Claude：Claude は、Command R+ と同様にテキスト生成機能を備えていますが、その焦点は芸術的で創造的なテキストの生成にあります。 Claude は詩、物語、脚本の作成を支援するように設計されています。

・Perplexity：Perplexity は、Command R+ と同様に質問応答機能を備えていますが、その焦点は事実に基づく質問と回答にあります。 Perplexity は、事実関係の正確性を確保するようにトレーニングされています。

Command R+ は、これらの言語モデルの機能を組み合わせたものと言えるでしょう。その大規模なパラメータ空間により、一貫性、創造性、多言語対応、効率性を兼ね備えています。 Command R+ は、これらの機能をバランスよく備えているため、さまざまなタスクやユーザーに対応できる多用途の言語モデルとなっています。

だめだ。きれいな答えではあるけれど，まったく核心に迫れていない。技術的な詳細について更問いしてみたが，あいかわらず，一般的な答えしか得られなかった。それでも生成される文章の質は十分によい。96GB以上のメモリがあるmacではローカルで実行できるが，実行時間は50倍以上かかるので実用的ではないようだ。ネットで調べると，Claude3 OpusやChatGPT-4の方がよいという意見もある。まだ様子見かな。

P. S. キーワードは RAG（検索拡張生成，Retrieval Augmented Generation）らしい。

［１］MLX で Command R+ を試す（npaka）

［２］エンタープライズ特化のAIモデル，CohereのCommand Rとは

［３］Introducing Command R+ : A Scalable LLM Built for business

［４］GPT-4レベルの衝撃 PC内で使えるオープンLLM「Command R+」

曙（akebono）

1994年，コマンドラインからのディレクトリ探索型のftp（archie など）ではなく，NCSA Mosaic に始まるhttpを用いたWWWによってインターネットへのアクセスができるようになったころのお話。

柏原キャンパスに引っ越したばかりの頃だ。ディレクトリ検索のシステムとして，スタンフォード大学にYahooというサイトが立ち上がっているのを見つけた。なかなか出来が良さそうだ。そのURLをみるとhttp://akebono.stanford.edu/~yahoo となっているではないか。なんで「あけぼの」なの？なんで「やっほー」なの？よくわからない疑問の渦が頭の上をくるくるとまわっていた（1996年ごろのイメージは waybackmachieの http://www.yahoo.com/ にある）。

Ｑ（koshix）：

Early history of Yahoo(1994–1996)

Upon the April 1994 renaming of Jerry and David's Guide to the World Wide Web to Yahoo!, Yang and Filo said that "Yet Another Hierarchical Officious Oracle" was a suitable backronym for this name, but they insisted they had selected the name because they liked the word's general definition, as in Gulliver's Travels by Jonathan Swift: "rude, unsophisticated, uncouth." Its URL was akebono.stanford.edu/~yahoo.

ヤフーが最初にスタンフォード大学でサーバーを立ち上げたとき、そのサーバのドメイン名は akebono でした。当時，日本の大相撲では，曙太郎が初の外国人横綱として活躍していました。これらの名前の一致にはなにか関係があるのでしょうか。

Ａ（Command R+）：

はい、そのとおりです。曙（Akebono）という名前は、スタンフォード大学のサーバーに割り当てられたドメイン名と、当時の有名な力士である曙太郎の両方に関連しています。

ヤフーの共同創設者であるジェリー・ヤンとデビッド・ファイロは、スタンフォード大学の大学院生だった1994年に、インターネット上の興味深いウェブサイトへのリンクを整理したウェブサイトを作成しました。このサイトは当初、「ジェリーとデビッドのワールドワイドウェブガイド」と呼ばれていましたが、すぐに「ヤフー！」に改名されました。

ヤンの声明によると、彼らはドメイン名「akebono.stanford.edu」を選択したのは、それが利用可能だったからであり、偶然にも当時の人気力士である曙太郎の四股名と同じだったからです。曙太郎はハワイ出身の初の外国人横綱で、その名前は日本語で「曙（あけぼの）」を意味し、「日の出」や「夜明け」を表す美しい言葉です。

ヤンの声明は、ドメイン名と力士の名前の間の直接的な関係を明確に示しています。しかし、ヤフーの名前の由来は、声明で言及されているように、「Yet Another Hierarchical Officious Oracle」の頭字語である「YAHOO」とは異なるものです。この用語はジョナサン・スウィフトの風刺小説『ガリバー旅行記』に登場するヤフーというキャラクターに由来しています。

したがって、ヤフーの名前と曙ドメイン名の間の接続は、偶然の一致と当時の文化的な関連性によるものです。

鈴木善次先生

科学史のメーリングリストで鈴木善次先生の訃報が流れていた。2024年1月24日に90歳でなくなられたそうだ。

鈴木善次先生（1933-2024）が山口大学教養部から大阪教育大学に教授として赴任されたのは，1985年だった。当時の理科教育講座の理科教育専修は，森一夫，家野等，松本勝信，鈴木善次，三田村緒佐武，米田健の6名だ。1988年に大阪教育大学教養学科が設置されたとき，三田村先生と米田先生が自然システム専修（環境分野）に移動した。残りの4名は教員養成課程に残ることになった。

鈴木善次先生は，大学院の研究科長をつとめ，博士課程の設置に向けての検討をされていたが，当時の状況ではそれは実現しなかった。ひょうひょうとしているけれど，あの大阪教育大学の教授会でもしっかりと自分のお考えを述べられていて，皆の信頼は厚かった。

阪大物理学科時代の同級生のＫ君が，卒業後山口大学の医学部に再入学していた。1970年代後半の当時，中国電力が山口県で原子力発電所の設置場所を探していた。その一つがＫ君の地元の豊北町であり，山口大学でも日本科学者会議のメンバーによる反対運動が組織されていた。そこに鈴木善次先生が加わっていて，おもしろいおじさんだったとＫ君から聞くことがあった。

後に，鈴木善次先生にその話を尋ねたことがあるが，Ｋ君はおぼえてらっしゃらなかった。

P. S. 中国電力による原子力発電所設置計画は，その後瀬戸内海側の上関原発に変わって建設工事が始まったが，2011.3.11以降中断している。

［１］わが師わが友）日本環境教育学会２代目会長・鈴木善次さんの思い出（安渓遊地）

［２］インタビューシリーズ「研究と教育実践―最前線」前編・後編（日本環境教育学会）

［３］1960年代から80年代にかけての山口県下における原発立地問題資料

［４］教養学科自然研究専攻の所属教員

和田合戦女舞鶴

4月10日の国立文楽劇場の第2部は，豊竹呂太夫改め十一代目豊竹若太夫襲名披露口上と襲名披露狂言「和田合戦女舞鶴−市若初陣の段−」が主な出し物だった。

平日にも関わらず，開場前にはすごい行列ができていた。１階の休憩所なども満員。なかなか珍しい光景だ。座席も9割方埋っていた。久しぶりのことだ。新若太夫＝呂太夫＝英太夫の人徳かもしれない。

豊竹若太夫は，義太夫節の元祖竹本義太夫の高弟の竹本采女が竹本座から独立して豊竹座を創設 （1703）するに際に名乗った豊竹姓の元祖であり，義太夫界における由緒ある名跡だ。十一代目豊竹若太夫（林雄治，1947-）の祖父が十代目豊竹若太夫（林英男，1888-1967）であり，57 年ぶりの名跡復活となった。

文楽の襲名口上では本人からの挨拶が無く，太夫の部，三味線の部，人形の部からそれぞれの代表が挨拶するのが通例だ。今回は，豊竹呂勢太夫が進行を務め，竹本錣太夫，竹澤団七，桐竹勘十郎が挨拶していた。後列には新若太夫の弟子（薫太夫，亘太夫，希太夫，芳穂太夫，小住太夫）がずらっと並んでいた。前列に並ぶはずの千歳太夫は病欠。

襲名披露狂言の和田合戦女舞鶴は，国立文楽劇場では初めて見る演目だった。中が希太夫と清公，切が豊竹若太夫と鶴澤清介だ。この段の主役である板額がは桐竹勘十郎がつとめた。主君の子どもを守るために，自分の子どもを犠牲にするといういつものパターンなのだ。ただ，子どもを自分で殺めるのではなく，それらしい芝居を打って，子ども本人が自害するように仕向けるという高度な技が用いられていた。

珍しく，粗品がもらえるアンケートをやっていたので，「三業に女性も参加できるように，手遅れになる前に至急検討を始めてください」との自由記述コメントを書いて，ボールペンをいただいた。

写真：国立文楽劇場のポスターを引用

P. S. 若太夫は大阪の人だけれど，中高は東京だったのか。有名進学校の都立小石川高校出身で，東大を2浪してから，大阪に戻って春子太夫に弟子入りしている。高校時代の友達には，美術評論家の建畠哲がいるのだ。建畠哲はあいちトリエンナーレ2019の「芸術監督選考委員会」の委員長をつとめて，津田大介を選んだのだった。

［１］豊竹若太夫のページ

［２］祖父の前名を継ぎ、六代目を襲名した豊竹呂太夫さん（47news）

［３］十一代目豊竹若太夫襲名に呂太夫「77歳をもって継がせていただけるのは光栄」（Natalie）

［４］【文楽太夫】豊竹呂太夫改め豊竹若太夫襲名インタビュー　半生と文楽への思いを聞く（Spice）

鉄の星：テイン

早川書房世界ＳＦ全集の第4巻はガーンズバック／テインのラルフ124C41+／鉄の星だ。

ラルフ124C41+は小学校時代に友達に借りた学習雑誌の付録で読んだだけ。世界SF大会で毎年選ばれるヒューゴー賞は，1953年に創設された由緒正しいものだが，アメリカSF界の初期の功労者であり，ラルフ124C41+の著者ヒューゴー・ガーンズバック（1884-1967）にちなんで名付けられている。

問題はそちらではなく併録されている「テイン」の「鉄の星」のほうだ。そのころから今に至るまでテインが誰かもよくわからなかったし，鉄の星にもまったく興味がわかなかったので第4巻は買わずにいた。ところがです。この度調べてみると，鉄の星（Iron Star）の著者ジョン・テイン＝John Taine は，数学者 Eric Temple Bell （1883-1960）のペンネームだった。

数学者のE. T. ベルの方はよく知っていた。ハヤカワ文庫の「数学を作った人々」の著者である。その3冊組は自分の本棚に並んでいる。E. T. ベルはジョン・テインのペンネームでいろいろとSFを書いているようだ。物理学者でいえば，フレッド・ホイルに少し似ている。

そのベルが数学者としてどんな仕事をしているのかというと，ベル数やベル多項式を考えた人だった。ベル数$B_n$とは異なった$n$個の対象を分割する方法の数である。異なった$n$個の対象を$r$個のグループに分割するのは第2種スターリング数$_nS_r$であり，その和がベル数になる。

$n=5$のベル数は，$B_5=52$となるが，これは源氏香の数に等しい。源氏香という香道の遊び方は，本質的に異なった5種の香の分類の問題=ベル数5の問題だった。

図：五種の香をかぎ分ける源氏香の52パターン（Wikipediaから引用）

E. T. ベル=ジョン・テインのSFは，日本では前述の鉄の星を除いて出版されていない。カナダのGutenbergプロジェクトにはかろうじて，The Iron Star が公開されていた。

国立大学法人化20年

2004年4月に国立大学が法人化されてから20年がたった。

各新聞では，国立大学法人化20年の功罪をとりあげている。大半は，正確な分析や反省を抜きにして，研究を強化しようというなまぬるい無内容なスローガンを掲げたものだ。

驚いたのは朝日新聞の国立大学学長アンケートだ。86国立大学の79人が回答し，その7割が法人化によって大学は教育研究機関として悪い方向に進んだと回答した。記事のタイトルもそのようになっている。びっくりしたのはそうではなくて，3割26人がよくなったと回答していることのほうだ。すごいよね。

中日新聞でも同様の傾向が出ていた。中部圏16大学の学長の4割が法人化を評価しているというものだ。現体制の勝者としての学長達の多くはこのシステムを評価しているのか。なるほど，闇が深いわけだ。

日本経済新聞の4月8日朝刊教育面では，ボストンカレッジのフィリップ・アルトバック名誉教授を引っ張り出してきて，日本の大学の国際競争への課題を語らせていた。いいのだけれど，明らかな誤認が含まれていた。「日本の問題は，学生の80%近くが私立大学の通っていることだ。これらの多くは規模が小さく，人口が急速に減る地方に位置している。・・・」

前段は正しいが，後段は誤り。日本の私立大学の学生定員の多くは都市部にある。地方にはそもそも私立大学も少ないのだ。確かめた結果が以下の表。

	国公立大学	私立大学	合計（%）
北海道	0.60	0.92	1.53
青森県	0.66	0.57	1.23
岩手県	0.54	0.36	0.90
宮城県	0.61	1.52	2.13
秋田県	0.76	0.15	0.91
山形県	0.74	0.35	1.09
福島県	0.37	0.43	0.80
茨城県	0.61	0.34	0.96
栃木県	0.21	0.86	1.07
群馬県	0.61	0.86	1.47
埼玉県	0.11	1.35	1.47
千葉県	0.18	1.54	1.72
東京都	0.37	4.51	4.88
神奈川県	0.14	1.76	1.90
新潟県	0.68	0.60	1.28
富山県	0.96	0.10	1.06
石川県	0.92	1.53	2.45
福井県	0.80	0.50	1.30
山梨県	1.03	0.93	1.97
長野県	0.63	0.22	0.85
岐阜県	0.34	0.66	1.00
静岡県	0.38	0.54	0.92
愛知県	0.35	2.00	2.35
三重県	0.36	0.41	0.77
滋賀県	0.49	1.78	2.27
京都府	0.83	4.88	5.71
大阪府	0.36	2.29	2.64
兵庫県	0.37	1.73	2.10
奈良県	0.37	1.08	1.45
和歌山県	0.57	0.37	0.94
鳥取県	1.17	0.06	1.23
島根県	1.09	0.00	1.09
岡山県	0.66	1.36	2.02
広島県	0.62	1.32	1.94
山口県	1.09	0.27	1.36
徳島県	0.89	0.71	1.59
香川県	0.63	0.31	0.94
愛媛県	0.63	0.64	1.27
高知県	1.25	0.12	1.37
福岡県	0.53	1.60	2.13
佐賀県	0.71	0.24	0.95
長崎県	0.80	0.48	1.27
熊本県	0.56	0.83	1.39
大分県	0.45	0.89	1.34
宮崎県	0.56	0.33	0.89
鹿児島県	0.59	0.39	0.98
沖縄県	0.68	0.55	1.23
平均値	0.61	0.96	1.58
標準偏差	0.26	0.97	0.93

平成5年度の各都道府県の本部所在大学の学部学生数を，当該自治体の人口で除したもの（%）。上位は黄色，下位は水色で示した。明らかに私立大学学生の割合が高いのは首都圏，近畿圏と名古屋なのである。なお，国公私立全大学生数の対人口比は，京都-東京-大阪-石川-名古屋の順で高い。江戸時代の都市の文化度順なのか？

図：各都道府県の国公立大学の学生率（横軸）と私立大学の学生率（縦軸）

東京と京都が私立大学の突出した2点に対応している。私立大学の全国での偏りは非常に大きい。国立大学は関東圏の数県を除けば，高々1:3の範囲に収まっている。

学校事故対応に関する指針

朝のNHKニュースで，文部科学省が学校事故対応に関する指針を改定したと伝えていた。

学校事故対応に関する指針【改訂版】という4.3MBのpdfのはじめに(1p)を読ませて200字程度でその内容を要約するよう生成AIに指示した。ChatGPT 210字，Gemini 415字（箇条書き），Claude280字，Perplexity 526字，CommandR+ 392字という結果が出た。条件をほぼ満たしたのは，ChatGPTだけれど，ここではわかりやすかったCommandR+のものを採用して，さらに人間が手を加えた（279字）。

文部科学省は、学校管理下での事件・事故への対応を向上させるため、平成26年度に有識者会議を設置し、調査やヒアリングを実施、平成28年に「学校事故対応に関する指針」が策定された。その後、被害児童や家族への支援が不十分であることや、死亡事故の報告漏れなどの課題が指摘された。そこで、令和4年度に「学校安全の推進に関する有識者会議」を改めて設置し、指針の見直しに着手した。令和6年3月に指針の改訂版がまとめられ、事前の体制整備や事故発生時の対応、心のケア、再発防止など、児童や教職員の安全を確保し、児童が安心して活動できる環境を整えるより実効性のある内容となった。

NHKのニュースでは，事故が発生した学校が直接文部科学省に連絡するようなフリップが示されて，そのような説明があった。設置者や教育委員会などが関与しないようなスキームがあるはずがないわけで，改訂版の指針を確認したら案の定だった。それは本質ではないかもしれないけれど，もう少し丁寧なニュースをつくってもらわないと，信頼性がまったく高まらないのだ。

テレビでは，有識者会議のズーム会議の様子が映っていたが，久しぶりに見る大阪教育大学学校安全推進センター長の藤田大輔先生の顔があった。藤田先生は，有識者会議の「学校事故対応に関する指針の見直しワーキンググループ」の主査でもある。

図：報告支援要請系統図（改訂版指針から引用）

たぬき

滋賀県といえば，琵琶湖。琵琶湖の回りに少しだけ陸地がくっついていて，そこに人が住んでいるというのが普通の滋賀県のイメージだ。ちがう？ところが，地図をみると琵琶湖はそれほど大きくなくて，南東側に大きな面積の土地が拡がっている。その中心の甲賀市は，2004年の平成の大合併で信楽町や甲賀町など5町が統合してできた。

さて信楽といえば，信楽焼のたぬきの置物だ。最近ゲットした情報によれば，どうやら滋賀県にある家の95%には，信楽焼のたぬきが置いてあるらしい。しらんけど。そこで比較のため，奈良県における朝の散歩の途中で，どのくらいたぬきに遭遇するかを確かめてみた。

結構多いぞ。50分の間に13件くらい発見した。たぶんこちらに移住してきた隠れ滋賀県民に違いない。これを皆さんにお知らせしようとすると，13枚の写真から1枚の写真を作る必要がでてきてしまった。たぬきの置物ごときに10枚以上の写真データを使うのはもったいないからだ。

さっそく，ChatGPTに聞いて見ると正しい答えを得ることができた。やはり，小学校ではプログラミングの授業は不要である。むしろ正しい日本語で問いを立てられるようになることや，様々なアプリケーションによるマルチメディア情報処理過程の具体的イメージをよく知ることの方がよほど大事だ。ブラックボックス化された手順を知る必要はそこまでないのでは。

Ｑ：koshix

写真データがHEIC形式で15ファイルあります。これを，jpgに変換して，5×3の並びにした1枚のjpgファイルに変換したいのです。imagemagikはインストール済みです。具体的なコマンドを教えてください。

Ａ：ChatGPT

以下の手順に従って、15個のHEIC形式の写真ファイルをjpgに変換して、5×3の並びにした1枚のjpgファイルに変換するコマンドを示します。

まず、HEIC形式のファイルをjpgに変換します。

magick mogrify -format jpg *.HEIC

次に、変換されたjpgファイルを5×3の並びにします。

magick montage -tile 5x3 -geometry +0+0 *.jpg output.jpg

これらのコマンドを順番に実行すると、15個のHEICファイルがjpgに変換され、5×3の並びにされた1枚のjpgファイルが生成されます。

その結果が次のファイルである。 

写真：朝の散歩で出会った13たぬき（撮影 2024.4.7）

P. S. 同じ質問を，GeminiとClaudeとPerplexityに投げてみたところ，先の２つはダメ。Perplexityは，縦一列のファイルが出力された。これに関してはChatGPTの勝ち。